import akshare as ak
import pandas as pd

# 获取股票历史成交量数据（示例为上证指数，你需要替换为具体的股票代码或指数代码）
# symbol = '002130'  # 例如：'000001.SH'（上证指数）或具体股票的代码
# start_date = '2024-03-11'  # 例如：'2023-10-02'（实际使用时需要替换为本周一的日期）
# end_date = '2024-03-15'  # 例如：'2023-10-08'（实际使用时需要替换为本周日的日期）
#
# # 获取数据（注意：这里的函数和参数可能需要根据 Akshare 的最新文档进行调整）
# stock_zh_a_hist_df = ak.stock_zh_a_hist(symbol=symbol, period="daily", start_date=start_date, end_date=end_date, adjust="qfq")
#
# # 提取日期和成交量列
# stock_zh_a_hist_df = stock_zh_a_hist_df[['日期', '成交量']]
# stock_zh_a_hist_df['日期'] = pd.to_datetime(stock_zh_a_hist_df['日期'])
#
# # 将数据按日期排序
# stock_zh_a_hist_df = stock_zh_a_hist_df.sort_values(by='日期')
#
# # 设置日期为索引
# stock_zh_a_hist_df.set_index('日期', inplace=True)
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# # 计算每周成交量（这里假设每周都有数据，实际情况可能需要根据具体数据进行调整）
# weekly_volumes = stock_zh_a_hist_df.resample('W').sum()  # 按周重采样并求和
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# # 由于第一周没有上一周的数据进行比较，所以我们需要从第二周开始比较
# weekly_volumes['prev_week_volume'] = weekly_volumes['成交量'].shift(1)
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# # 筛选出本周成交量是上一周四倍以上的记录（注意：这里比较的是重采样后的周成交量）
# filtered_stocks = weekly_volumes[weekly_volumes['成交量'] / weekly_volumes['prev_week_volume'] > 4]
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# # 如果需要输出股票名称，你需要在获取数据时包含股票名称列，并在后续步骤中保留该列
# # 由于示例中只获取了成交量数据，所以这里只输出了日期和成交量信息
# print(filtered_stocks[['成交量']])




stock_individual_spot_xq_df = ak.stock_individual_spot_xq(symbol="002130")
print(stock_individual_spot_xq_df.dtypes)